Howtosignalprocessing
Miara indeksu podobieństwa strukturalnego (SSIM) to metoda przewidywania postrzeganej jakości telewizji cyfrowej i filmów filmowych, a także innych rodzajów cyfrowych obrazów i filmów. SSIM służy do pomiaru podobieństwa między dwoma obrazami.
- Jak mierzyć podobieństwo między dwoma obrazami?
- Dlaczego SSIM jest lepszy niż MSE?
- Dlaczego SSIM jest lepszy niż PSNR?
- Jak znaleźć podobieństwo między dwoma obrazami w Matlab?
Jak mierzyć podobieństwo między dwoma obrazami?
Podobieństwo obrazu
Podobieństwo dwóch obrazów jest wykrywane za pomocą opakowania „ImageHash”. Jeśli dwa obrazy są identyczne lub prawie identyczne, różnica ImageHash wyniesie 0. Dwa obrazy są bardziej podobne, jeśli różnica ImageHash jest bliżej 0.
Dlaczego SSIM jest lepszy niż MSE?
MSE obliczy średni błąd kwadratowy między każdym pikselem dla dwóch porównywanych obrazów. Podczas gdy SSIM zrobi odwrotnie i będzie szukał podobieństw w pikselach; ja.mi. Jeśli piksele na dwóch obrazach ustawiają się i mają podobne wartości gęstości pikseli.
Dlaczego SSIM jest lepszy niż PSNR?
W oparciu o wyniki testów na tych badaniach SSIM ma lepszą wrażliwość na wykrywanie zniekształceń, które występują z powodu osadzania wiadomości na obrazach kolorów steganograficznych w porównaniu z PSNR, wynika to z sposobu, w jaki SSIM zaprojektowane są na podstawie ludzkiego systemu wizualnego.
Jak znaleźć podobieństwo między dwoma obrazami w Matlab?
Aby znaleźć wskaźnik podobieństwa strukturalnego między dwoma obrazami, możesz użyć funkcji SSIM. Jeśli jest tłumaczenie i obrót, może być konieczne użycie XCorr2, aby znaleźć, gdzie drugi obraz pasuje na pierwszym obrazie.
